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实数自适应并行遗传算法的研究
- 曾孝平,陈燕飞,李勇明.实数自适应并行遗传算法的研究。针对遗传算法中的早收敛现象,提出了一种实数自适应并行遗传算法(real adaptive parallel genetic algo- rithm,RAPGA)。该算法采用了一种并行遗传进化结构,并将自适应交叉、变异算子引入到本算法中,增强和保 持了种群的多样性。最后,通过与其他经典优化遗传算法进行比较显示,RAPGA对多个标准测试函数均表现出 较好的搜索性能。
一种新的基于小生境的自适应遗传算法
- 针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢的问题 ,根据群体适应值的分布特点 ,启发性地提出了一种新的基于小生境的自适应遗传算法(ANGA) .
自适应并行遗传算法实现有源滤波器的设计
- 摘 要:提出一种改进的自适应并行遗传算法,通过设计自适应算子自动调节交叉和变异概率,采用基于岛屿交换模型实现多种群间信息交换,提高了种群的多样性和健壮性.将该方法用于滤波器的参数优化设计,给出4阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,比较各种算法的性能,证明该算法收敛速度快,精度高,有效地克服了早熟现象.
Matlab遗传算法改进程序
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算
FLoat_GA.rar
- 基于改进的遗传算法，使用浮点编码，使用变量的真值，使其物理意义明确，加速了收敛,Improved genetic algorithm based on the use of floating-point encoding, the true value of the use of variables to make it clear physical meaning to speed up the convergence
GAFCM
- 遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码 模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。 -Value algorithm (FCM) of the optimization calculations, by the genetic algorithm is the initial cluster centers, and the
jibenyiqunjuleisuanfa
- 该算法，解决了不收敛的问题，聚类效果非常好（效果图如附件图片所示）。改进的蚁群算法是基于遗传算法的改进，在基本遗传算法的基础之上，加入了变异因子，产生变异，从而更快的收敛。-Basic ant clustering algorithm and its improved algorithm
roadsegmentation
- 遗传算法在道路图像阈值分割中的应用，算法中对遗传算法的遗传算子进行了一系列的改进，收敛性较好。-Genetic Algorithm in the path of the image threshold segmentation application, the algorithm of genetic algorithm genetic operator carried out a series of improvements, a better convergence.
yich
- 遗传算法就是那么点东西呗，就是在一个域内搜索最优解， 比如那个配送中心选址，如果用最低级的算法， 它的复杂度是C（n，m）*n！以上对吧？然后用遗传算法就可以使得复杂度降低呗， 迅速达到收敛。<br/>遗传算法的确是目前的一个在很多领域都比较先进的求解算法，你去搜一下它的原理看看吧， 我写程序之前光看这个算法的原理就看了两三天才全看明白。 这是我用vb写的遗传算法程序。是一些通用代码，与具体问题对应的代码空出来，用的时候填进去。根据我的经验，要想用好遗传算法，代码
duomubiaoyichuan
- 多目标遗传算法应用于电火花机床参数优化，优化过程简单，计算结果准确，收敛速度明显加快-Multi-objective genetic algorithm optimization applied to EDM, the optimization process is simple, accurate calculations, significantly speeding up the convergence rate
TSP_GA
- 《智能优化算法》课的作业，用遗传算法解TSP问题。其间遇到了收敛速度慢的问题，也是在这个网找到了解决方案。大家下载的应该都是那个VC6的Windows程序。我这个是从零开始写的，大家看起来应该容易懂些。C++的Console程序，VC2005下编译。全部用STL，所以旧的编译器可能会有点问题。压缩包内有谢胜利的论文：《TSP遗传算法的改进》。正是用他的贪婪交配才使得10代左右解就收敛到很好。再次赞一下！-" Intelligent Optimization Algorithms"
genetic
- 使用遗传算法求解旅行商问题，城市数目及城市之间的距离通过txt文件来读入，然后输出求解过程及最后收敛到的最有路径-The use of Genetic Algorithm for Traveling Salesman Problem, the number of cities and the distance between cities through the txt file to read, and then output the solution process and the fina
TSnake
- Snake的初衷是为了进行图像分割，但它对初始位置过于敏感，且不能处理拓扑结构改变的问题。初始位 置的敏感性可以用遗传算法来克服，因为它是一种全局优化算法，且有良好的数值稳定性。为了更精确地进行图 像分割，本文提出了一种基于遗传算法的双T—Snake模型图像分割方法，它将双T—Snake模型解作为遗传算法的搜 索空间，这既继承了T—Snake模型的拓扑改变能力，又加快了遗传算法的收敛速度。由于它利用遗传算法的全局优 化性能，克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标的
GeneticAlgorithm
- 用VC++实现的遗传算法，算法运行效率高，收敛特性好！-genetic algorithm is complieted by using VC++
adptivega
- 这是改进的遗传算法，在函数优化中，比简单的遗传算法能更好的收敛且精确度更高！-This is the improved genetic algorithms, function optimization in more than a simple genetic algorithm to better convergence and higher accuracy!
jsjy20070288
- :针对遗传算法易陷入局部最优的不足,在标准遗传算法基础上加入了三个新的操作- 复原、重构和录优操作,使改 进后的遗传算法收敛于全局最优,并在此基础上以路边约束、动态避障和路径最短作为适应度函数,提出了动态避障的路径 规划方法。通过实验仿真验证了算法的有效性、准确性和实时性,并与基于以往的遗传算法的路径规划方法进行比较,结果 表明本文提出的方法在产生的路径长度和算法运行时间上都具有更优的性能。-: Genetic algorithm for the lack of easy to
matlab编写的量子遗传算法
- 实现移民优化问题，算法精度高，速度快，具有很好的收敛性(The convergence accuracy is high, the speed is fast.)
用MATLAB实现遗传算法程序.pdf
- 遗传算法的基本步骤如下： 1）在一定编码方案下，随机产生一个初始种群； 2）用相应的解码方法，将编码后的个体转换成问 题空间的决策变量，并求得个体的适应值； 3）按照个体适应值的大小，从种群中选出适应值 较大的一些个体构成交配池； 4）由交叉和变异这两个遗传算子对交配池中的 个体进行操作，并形成新一代的种群； 5）反复执行步骤2-4，直至满足收敛判据为止。(The basic steps of the genetic algorithm are as follows: 1) u
遗传算法
- 利用遗传算法计算目标函数极值，遗传算法与传统的优化方法（枚举，启发式等）相比较，以生物进化为原型，具有很好的收敛性，在计算精度要求时，计算时间少，鲁棒性高等都是它的优点。(Using the genetic algorithm to calculate the extremum of a objective function. Compared with the traditional optimization methods (enumeration, heuristics, etc.), g
自适应遗传算法
- 是一种求解优化模型的好算法，收敛快，搜索快，并且精度高，且以学习